Mitigating Persistent Symptoms Following Rehabilitation in Musculoskeletal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of patients with musculoskeletal pain (62% to 64%) achieve their treatment goals upon completing rehabilitation. However, a high re-consultation rate after discharge is frequently reported. Numerous authors have recognized the necessity of secondary prevention programs (after-discharge strategy) to ensure that the gains are maintained or further pursued after the completion of a rehabilitation program. Little is known about the different strategies currently in use, and a detailed review of the existing strategies is needed for future integration into the healthcare systems. OBJECTIVE: This review systematically scopes and synthesizes the after-discharge strategies reported in the literature following rehabilitation for individuals experiencing musculoskeletal pain. METHODS: Four databases (OVID MEDLINE, EMBASE, Web of Sciences, and OVID PsycInfo) were screened from their inception until May 4, 2023. Literature search, screening, and extraction were performed according to the PRISMA extension for scoping review guidelines. RESULTS: Different after-discharge strategies were identified and grouped into 2 main categories: (1) in-person and (2) remote strategies. In-person strategies included (1.1) in-person booster sessions and (1.2) the use of existing community programs after discharge. Remote strategies included remote strategies that (2.1) involve a health care professional service or (2.2) strategies that do not involve any health care professional service. DISCUSSION: We identified various after-discharge strategies designed to sustain gains and improve patients' self-management skills following the completion of a rehabilitation program. The existence of numerous promising strategies suggests their potential suitability for various contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».